Ubuntu14.04安装CUDA7.0与cuDNN_v4及配置theano GPU环境

"该资源主要介绍了如何在Ubuntu 14.04系统上配置CUDA 7.0、cuDNN v4以及安装并利用GPU运行Theano深度学习框架的步骤。" 在Ubuntu 14.04操作系统上搭建GPU支持的深度学习环境是一项关键任务，特别是对于利用CUDA和cuDNN进行高效计算的开发者来说。这个过程涉及多个步骤，包括安装Ubuntu系统、设置CUDA环境以及配置Theano。 首先，我们需要安装Ubuntu 14.04 (64位)操作系统。在安装过程中，要注意磁盘分区，一般建议为系统分配30-50GB的空间，并选择ext4文件系统，根目录(/)作为主分区。同时，创建一个交换分区（swap），大小通常等于或略大于物理内存，用于虚拟内存。如果硬盘空间充足，还可以为/home目录单独划分一个分区，以便于管理和备份用户数据。 接下来，为了安装CUDA，我们需要下载CUDA 7.0的安装包。安装完成后，通过编辑`.bashrc`文件设置环境变量，例如将`CUDA_HOME`指向CUDA的安装路径（如`/usr/local/cuda-7.0`），更新`LD_LIBRARY_PATH`以包含CUDA库的路径，并将CUDA的bin目录添加到系统PATH中。确保这些更改生效后，可以检查`PATH`和`LD_LIBRARY_PATH`变量是否正确设置。 安装cuDNN v4是加速GPU计算的关键。cuDNN是一个针对深度神经网络的库，提供了高效的卷积、池化和激活等操作。通常，它需要与CUDA版本匹配，因此在这里我们使用的是与CUDA 7.0兼容的cuDNN v4。安装过程可能包括下载cuDNN的deb包，然后使用`dpkg`和`apt-get`命令来安装。 最后，我们要安装和配置Theano。Theano是一个Python库，用于定义、优化和评估数学表达式，特别是在多维数组上。在Ubuntu环境下，可以通过`pip`来安装Theano。但是，为了让Theano能够利用GPU，我们需要在安装时指定CUDA的路径。在`.theanorc`配置文件中，可以设置`device`为`gpu`，`cuda.root`为CUDA的安装路径，以及其他相关配置项，如`floatX`通常设为`float32`以充分利用GPU的计算能力。 完成以上步骤后，就可以在Ubuntu 14.04系统上使用CUDA 7.0、cuDNN v4和Theano进行GPU加速的深度学习工作了。这个过程中，了解基本的Linux操作命令是非常有帮助的，因为它可以使整个配置过程更加顺利。